一种新的双线性数据协调方法

在流程工业数据校正中,若涉及多组分物料平衡或能量平衡时,问题则转换为一类特殊的非线性问题,即双线性数据协调。今针对双线性数据协调传统方法的不足,给出了一种新的方法。首先提出了一种消除不可观测变量的方法,通过消除不可观测变量及部分非冗余变量将协调问题降维,并将问题分解为两个子问题;然后针对分解后的子问题,利用微粒群优化算法(PSO)求解。与传统方法相比,该方法在确保高协调精度的基础上具有较好的协调运算效率,并能处理过程中含有不可观测变量的情况。今对一个实例进行了仿真,仿真结果表明该方法的有效性。

双线性过程的鲁棒数据协调

针对基于鲁棒目标函数的双线性数据协调问题,提出了一种新的算法。首先利用两步法将双线性数据协调问题转化为两个线性数据协调问题,然后利用罚函数法把约束优化问题转化为无约束优化问题,最后给出了Huber函数的等价权,以及利用等价权法求解双线性鲁棒数据协调问题的表达式。在迭代求解过程中考虑了变量的上下限约束。仿真结果表明该方法能有效地求解双线性鲁棒数据协调问题,降低显著误差的影响。